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AI4REALNET

Sobre o Projeto

AI for REAL-world NETwork operation

A inteligência artificial (IA) tem o potencial de melhorar a tomada de decisão na gestão de infraestruturas críticas que tradicionalmente são operadas por humanos. O projeto AI4REALNET irá desenvolver métodos de IA confiáveis, nomeadamente no controlo humano assistido por IA, incorporando cognição aumentada, aprendizagem colaborativa híbrida humano-IA e IA autónoma, mantendo sempre um foco na resiliência e segurança das infraestruturas críticas. O projeto pretende também acelerar o desenvolvimento e validação de novos algoritmos de IA pelo consórcio e pela comunidade de IA. Isso será feito com recurso a ambientes digitais amigáveis para a IA de código aberto, capazes de simular cenários realistas envolvendo a operação de sistemas físicos e tomada de decisões humanas. O AI4REALNET contribuirá para abordar os desafios da descarbonização, digitalização e resiliência no sector energético, ferrovia e controlo de tráfego aéreo.

Acrónimo

AI4REALNET

Responsável

Ricardo Jorge Gomes de Sousa Bento Bessa

Estado

Ativo

Início

January 1, 2023

Fim

January 31, 2027

Data efectiva de fim

Orçamento Global

3 999 976,25 €

Financiamento

516 975,00 €

Equipa

Líderes de Equipa

Ricardo Jorge Bessa

Coordenador de Centro

Ricardo Bessa nasceu em 1983 em Viseu, e obteve o grau de Licenciado (5 anos) pela Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto, Portugal (FEUP) em 2006 em Engenharia Eletrotécnica e de Computadores. Em 2008, obteve o grau de Mestre em Análise de Dados e Sistemas de Apoio à Decisão pela Faculdade de Economia da Universidade do Porto (FEP). Obteve o grau de Doutor no Programa Doutoral em Sistemas Sustentáveis de Energia (MIT Portugal) na FEUP em 2013. Atualmente, é Coordenador do Centro de Sistemas de Energia do INESC TEC. Trabalhou em vários projetos internacionais como os projetos europeus FP6 ANEMOS.plus, FP7 SuSTAINABLE, FP7 evolvDSO, Horizon 2020 UPGRID, Horizon 2020 InteGrid, H2020 Smart4RES, H2020 InterConnect, HORIZON ENERSHARE, e uma colaboração internacional com o Argonne National Laboratory para o U.S. Department of Energy. A nível nacional, participou no desenvolvimento de sistemas de previsão de energias renováveis e serviços de consultoria sobre armazenamento de energia e IA. Editor Associado da IEEE Transactions on Sustainable Energy e recebeu o Prémio de Excelência ESIG em 2022. É coautor de mais de 60 artigos em revistas e 120 artigos em conferências, e Membro Sénior do IEEE.

Duarte Filipe Dias

Coordenador Adjunto de Centro

Sara Correia Neves

Investigador Auxiliar

Pedro Gabriel Ferreira

Membros da equipa

Catarina Ramos Carvalho

Técnico Especialista I

Pedro Gabriel Ferreira

Duarte Filipe Dias

Coordenador Adjunto de Centro

Susana Cristina Rodrigues

Investigador Auxiliar

José Paulos

Investigador

Sara Correia Neves

Investigador Auxiliar

João Paulo Cunha

Coordenador de Centro

Ricardo Jorge Bessa

Coordenador de Centro

Alexandra Xavier

Coordenador de Centro

Centros Associados

Investigação em Engenharia Biomédica

O impacto que a ciência e a inovação podem ter na prevenção, deteção precoce e apoio ao diagnóstico de diferentes tipos de doenças é explorado ao máximo no nosso Centro de Investigação em Engenharia Biomédica (C-BER). Guiados por uma abordagem interdisciplinar, que privilegia a transferência de tecnologia com impacto económico — através da criação de novos sistemas, ferramentas e novos métodos relacionados com o diagnóstico e acompanhamento de doenças, o envelhecimento, reabilitação humana, fisioterapia ou avaliação funcional —, os nossos investigadores dedicam-se ao desenvolvimento de tecnologias avançadas, posicionadas na fronteira entre a engenharia, a medicina e saúde em geral e o bem-estar. A promoção de parcerias estratégicas com parceiros clínicos, institutos de investigação e o fomentar de cooperação internacional é uma das prioridades deste centro, que organiza a sua investigação em três áreas distintas: Imagem Biomédica, Bioinstrumentação e Neuroengenharia.

Laboratório de Inteligência Artificial e Apoio à Decisão

O nosso Laboratório de Inteligência Artificial e Apoio à Decisão LIAAD investiga nas áreas de Inteligência Artificial, Aprendizagem Computacional (Machine Learning), Ciência e Dados e Modelação. Estas áreas são transversais para todos os setores da sociedade e da economia. As enormes quantidades de dados recolhidos e a ubiquidade da digitalização e da sensorização oferecem cada vez mais oportunidades e desafios à automação do apoio à decisão. A combinação de Machine Learning e de modelos complexos está a revolucionar economia, saúde, justiça, indústria, ciência, administração pública e educação, o que nos encoraja a investir em diferentes abordagens e perspetivas tecnológicas e científicas. A nossa estratégia geral é explorar o fluxo e a diversificação de dados e investir em linhas de investigação que levarão ao desenvolvimento de fundamentos e de modelos de Inteligência Artificial aplicada com responsabilidade e centrada no Humano.